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电子图书
| 电子图书名: |
支持向量机：理论、算法与拓展 |
| 编者: |
邓乃扬，田汉英 |
| 所属专业方向: |
算法分析 |
| 内容简介: |
本书以分类问题(模式识别、判别分析)和回归问题为背景,介绍支持向量机的基本理论、方法和应用。特别强调对所讨论的问题和处理方法的实质进行直观的解释和说明,因此具有很强的可读性。为使具有一般高等数学知识的读者能够顺利阅读,书中首先介绍了最优化的基础知识。
本书可作为理工类、管理学等专业的高年级本科生、研究生和教师的教材或教学参考书,也可供相关领域的科研人员和实际工作者阅读参考。 |
| 出版社: |
科学出版社出版 |
| 来源: |
全文传递，自己制作 |
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本帖最后由 rgtest 于 2011-11-4 10:33 编辑 0 ?8 Y/ S1 \3 P5 b" |( Y; I4 `
6 c/ D* s1 d& I0 j! |$ b! ?1 y目录序言
6 |! v* v; c. Q$ P, ^! E符号表+ X1 r1 [) p8 a
第1章 最优化基础
4 P8 v3 o$ i9 ^; M2 Z% z 1.1 欧式空间上的最优化问题
; W6 X; m7 y6 R# l 1.1.1 最优化问题实例8 I+ C, _" a( g, _% p; l7 W
1.1.2 最优化问题及其解
8 ~+ k* W1 |$ l6 s 1.1.3 最优化问题的几何解释2 `6 `. L/ i) V! e
1.2 欧式空间上的凸规划5 i+ z) q8 S) k
1.2.1 凸集和凸函数4 }! v8 u; I$ I8 W8 Y4 z
1.2.2 凸规划问题及其基本性质1 w4 H, {' h& S1 T
1.2.3 凸规划的对偶理论
0 n R. c1 j1 B7 a0 G8 o1 q9 [9 e 1.2.4 凸规划的最优性条件
. [, V/ j+ Z) V9 s: x8 n 1.2.5 线性规划! y7 l: m. C1 f- c. [
1.3 Hilbert空间上的凸规划
1 @$ C8 }' w K9 e: L; w1 h 1.3.1 凸函数及Frechet导数4 R& q2 J! J4 N( z! p2 h1 P
1.3.2 凸规划问题
; p- f; e: j @1 ^4 W$ B 1.3.3 凸规划的对偶理论( m6 Z5 }; `& G6 W$ Y
1.3.4 凸规划的最优性条件
& e, m; D' @- x* }' R3 Y' _: ` 1.4 欧式空间上带有广义不等式约束的凸规划8 J6 h' q- I+ w' O, v
1.4.1 带有广义不等式约束的凸规划
7 z5 _! w; N2 ]' q& A 1.4.2 带有广义不等式约束的凸规划的对偶理论- d8 b! P2 A2 L$ [
1.4.3 带有广义不等式约束的凸规划的最优性条件
; A% d7 Y/ r# \9 L J 1.4.4 二阶锥规划( N) h; u/ s. T% l5 r! [; L
1.4.5 半定规划
5 j' I- i$ D) B 1.5 Hilbert空间上带有广义不等式约束的凸规划
1 n+ v# T0 I; u5 e% g2 F 1.5.1 K-凸函数与Frechet导数
6 i: J6 B2 [# F0 d6 G3 T 1.5.2 凸规划问题
. k" y5 \0 h7 a/ ^% j" p 1.5.3 凸规划的对偶理论
1 [9 \. ~9 U; g. h. w% E 1.5.4 凸规划的最优性条件
$ Y8 h( M; F) t( n2 [0 J: V' b第2章 线性分类机
; ?8 }/ _7 e* c2 d3 _1 `2.1 分类问题的提出, i- H4 n# }, k' y
2.1.1 例子(心脏病诊断)
, \9 O2 _3 E( A1 t# G! {# x4 ?6 Y 2.1.2 分类问题和分类机
* x. @# T& l7 [ 2.2 线性可分问题的支持向量分类机
R) X# x7 b' s9 d 2.2.1 最大间隔法_
2 B. W* W' H3 ? 2.2.2 线性可分问题的支持向量分类机
0 T" Q9 R+ g$ X5 e3 s 2.2.3 支持向量
( l0 s+ f; N/ D2 X& X6 h+ V g 2.3 线性支持向量分类机
. D* e- V7 Z/ x; n* U% n 2.3.1 最大间隔法/ s& h1 M" E' y6 K
2.3.2 线性支持向量分类机
5 r% B$ h2 w7 ]% j第3章 线性回归机! i, [9 ~5 Q. m5 }& ~
3.1 回归问题和线性回归问题' [* {9 F0 k7 o: m4 G
3.2 硬ε带超平面
7 l% t! a0 d2 E4 u% S 3.2.1 从线性回归问题到硬乒带超平面# c( _5 Y' a, r( z. f4 {4 O2 p$ v
3.2.2 硬ε-带超平面与线性分划5 F7 A! _( R3 y( Y, x. R; r" d
3.2.3 构造硬ε带超平面的最优化问题
3 N7 d; { w! n, f1 B) J0 v3.3 线性硬ε-带支持向量回归机9 E) I( J8 R- ? I# ^- l
3.3.1 原始问题
3 c0 M5 j2 Y( x8 `' i: M: S/ q 3.3.2 对偶问题及其与原始问题解的关系6 V/ S- ?: Y! M: Z$ V* v& ^
3.3.3 线性硬ε-带支持向量回归机 e+ L: Y! f. u, `, c/ [" s7 F
3.4 线性ε-支持向量回归机( m/ y1 P' c& ]% c: ~
3.4.1 原始问题3 M+ m8 \0 ^! V( Q( U
3.4.2 对偶问题及其与原始问题解的关系5 ]. s* N K: L x
3.4.3 线性ε-支持向量回归机0 h. g: H M s" t
第4章 核与支持向量机; ^% y3 ~* V5 [8 w! s* }# V+ }
4.1 从线性分划到非线性分划8 y0 g6 {' h8 l7 G# H) F
4.1.1 非线性分划的例子
) P4 Y2 ^9 \) N, q6 G/ j0 R% q 4.1.2 基于非线性分划的分类算法 i. {. t1 Z6 Q: G( N) D* ~
4.1.3 基于非线性分划的回归算法
0 V! X& }# N4 }8 z4.2 核函数
# s R. e5 s* `6 a) Y; a" B7 D, m 4.2.1 核函数及其特征
; S% E$ `' @. ]/ A 4.2.2 核函数的判定和常用的核函数0 X# Z9 a8 a4 z
4.3 支持向量机及其性质
B8 L* f5 `5 f# k( }. G 4.3.1 支持向量分类机0 f; o. ~% \5 u, V
4.3.2 支持向量回归机
3 }) B9 ]* G+ |1 F" f0 s- f4.4 支持向量机中核函数的选取$ _( d) c' |% D9 x8 e( G
4.4.1 已知训练集时核函数的选取
7 A# M! z5 x. v9 } ……
! Z, a# B; K& `& t) B第5章 C-支持向量分类机的统计学基础
6 D% G' S: L, {第6章 模型选择& b1 F0 {% C9 Y
第7章 算法- {' `+ Q" p' O2 r) N- z W. p
第8章 支持向量机的变形与拓广/ `) e' ]: b8 G8 S5 `9 \# B: i
参考文献, M9 _& G: L" w2 f$ Q4 d
索引
# i8 |9 d" \* c$ M o" G* I- c, c3 g2 |- m" G
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' @2 g' t& ~) y5 A
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% Q* Y+ y3 c& V7 _3 Q0 i
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, T# v6 u3 p" K5 s2 l9 U+ J3 p7 H/ v
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7 Q3 T7 F3 Y3 V" l* U$ @
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狗仔卡
发表于 2011-11-4 10:28:12
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